MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2792261198 · doi:10.22374/cjgim.v13i1.225

Integrating the Health of Socially Vulnerable Populations into Residency Programs

2018· article· en· W2792261198 sur OpenAlexafffundvenueabout
Luke Rannelli, Karen Tang, Rahim Kachra, Janeve Desy, Gabriel E. Fabreau

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of General Internal Medicine · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueChild and Adolescent Health
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesUniversity of Calgary
Mots-clésMedicineEquity (law)Health careNursingFamily medicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Canada, growing disparities in health disproportionally affect socially vulnerable populations. The Royal College of Physician and Surgeons of Canada has attempted to incorporate health equity for socially vulnerable populations within the competency training objectives set forth for internal medicine (IM) residents. However, trainee exposure to these populations beyond inpatient contact in tertiary care hospitals has not traditionally been a requirement of IM training. At the University of Calgary, we have developed a four-week clinical rotation that aims to expose residents to social determinants for socially vulnerable populations. To our knowledge this is the first clinical rotation within an IM program in Canada dedicated to exposing and educating residents on the broader care of socially vulnerable populations. Our goal is to train internists and subspecialists to gain the empathy, skills, and knowledge to better provide care for socially vulnerable populations and to advocate for health equity, throughout their careers.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,392
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,100
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,345 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2018
Routes d'admission4
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of General Internal MedicineMême sujetChild and Adolescent HealthTravaux en français237 207